В нейронной сети после завершения прохода пересылки мы прогнозируем некоторое выходное значение, которое отличается от фактического выходного значения, которое известно как ошибка или потеря , чтобы уменьшить эту потерю, у нас есть некоторая функция потерь, известная как оптимизаторы. Если мы хотим уменьшить потери или ошибки и хотим получить точный результат, нам нужны алгоритмы оптимизации . Нам нужно обновить веса и смещения, чтобы уменьшить потери. В этой статье я..

Ранее мы обсуждали Генетический алгоритм (ГА) и его работу, а также видели его простую реализацию . На этот раз мы решим классическую задачу с помощью ГА. Проблема, которую мы будем решать, - это проблема с рюкзаком. Постановка задачи Вор входит в магазин с рюкзаком (сумкой), который может нести 35 кг веса. В магазине 10 наименований, каждый с определенным весом и ценой. Теперь дилемма вора состоит в том, чтобы сделать такой выбор предметов, чтобы максимизировать ценность..